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1、聯合發布單位賽迪顧問杭州高新數商科技集團有限公司安恒信息成熟度模型評價研究報告安全智能體高價值場景應用 23安全運營智能化場景：海量告警智能研判 24背景介紹 24解決方案 24實戰案例 25效果總結 27數據安全治理場景：精準數據分類分級 28背景介紹 28解決方案 28實戰案例 28效果總結 29大型賽事重保場景：多智能體協同作戰 30背景介紹 30解決方案 30實戰案例 32效果總結 33安全知識庫建設場景：私域知識智能融合 34背景介紹 34解決方案 35實戰案例 35效果總結 36釣魚郵件場景：屏蔽各類垃圾郵件和釣魚網站 37背景介紹 37解決方案 37實戰案例 37效果總結 38內

2、容安全審核場景：打造動態多媒體內容防御中樞 39背景介紹 39解決方案 39實戰案例 39效果總結 40概述 03安全智能體發展綜述 05發展歷程 06產業與技術現狀 07國外發展現狀 09安全智能體成熟度魔方框架 11安全智能體成熟度評價體系 12技術架構 14通用能力 14安全能力 14價值貢獻與創造 14行業應用 14服務運維能力 14評價方法 15評價對象 18評價結果 18結果解讀 20成熟安全智能體中安全分析與運維類智能體占比最高 20代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升 20文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志 20綜合助手類安全智能體持續協同賦能 21成

3、熟安全智能體突出全棧式智能體架構 21成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力 21成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力 21成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動 21成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景 21成熟安全智能體提供全生命周期運維保障 21人工智能應用安全發展展望 41加速安全產業生態融合協同，實現軟件交付范式根本性變革 42風險轉化與應用場景適配，構建“負責任的人工智能應用”42安全技術不斷創新演進，從被動防御到主動免疫系統 43人工智能融合發展，促進社會和諧共存 44目錄Contents成熟度模型評價研究報告本報告旨在系統闡述安全智能體在行業網絡安

4、全、數據安全治理、安全運營等領域的成熟應用價值，通過構建科學評價體系驗證安全智能體的技術先進性與商業化能力。研究重點聚焦于兩方面：一是通過成熟度模型客觀評估安全智能體在技術、應用、服務等維度的綜合能力，證明其已突破技術驗證階段，具備規?；涞貤l件；二是回應市場對安全智能體“能否替代人工”、“是否可靠穩定”的核心質疑，明確傳遞其作為企業級安全基礎設施的成熟性信號。目前成熟安全智能體通過融合大模型、多模態分析與自動化技術，已實現威脅檢測效率大幅提升，人力成本持續降低，成效顯著，并在多個關鍵領域形成標準化解決方案。且安全智能體技術成熟度、系統穩定性及生態適配性已通過國家級攻防演練與大規模商用實踐驗證

5、，用戶可基于報告評價結果直接對標自身需求，消除決策顧慮，加速安全智能化轉型進程。概述0304概述01成熟度模型評價研究報告安全智能體的發展歷程可概括為從“輔助工具”到“算法賦能”再到“智能驅動”的三段階梯式躍遷：萌芽階段通過規則引擎與基礎自動化驗證技術可行性，為人工決策提供數據支持的輔助工具，奠定了數據積累和收集的基礎；機器學習賦能期借助算法突破實現威脅檢測與響應效率的質變，推動垂直場景規?；炞C；智能化躍遷期則依托大模型與多模態技術的融合，完成從單點防御到全局自主決策的跨越式升級。經過十余年的技術演變，安全智能體已從“可用”轉變為“可靠”，具備成熟的應用價值和廣泛的應用場景。安全智能體最初的

6、技術雛形主要是應用于日志分析和基礎威脅檢測等場景的一系列自動化腳本。這一萌芽階段的技術特征表現為以規則引擎和有限自動化腳本為核心，通過預定義策略實現基礎安全任務的自動化執行。該階段主要采用基于專家經驗的靜態規則集，依托正則表達式匹配和黑白名單機制來識別已知威脅模式。在具體實現層面，該階段的安全智能體主要體現為獨立運行的日志分析腳本、漏洞掃描器等工具，各工具間缺乏系統性的協同機制，需要人工介入進行任務調度。因此，其功能范圍限于告警聚合、報告生成等基礎性工作，尚不具備主動干預安全事件的能力。且受限于算力與算法，這一階段的系統未能形成完整的閉環反饋機制。萌芽階段的安全智能體雖然能夠完成基本的網絡安全

7、運維和數據安全維護的任務，但僅適用于防火墻策略更新等單點防御場景。依托此階段安全智能體的網絡安全系統存在明顯的局限性，包括規則覆蓋不足導致的誤報問題，以及難以應對日益復雜的動態攻擊手法等問題。該階段的技術探索為后續發展奠定了重要基礎，既驗證了自動化技術在安全領域的可行性，也為算法迭代積累了寶貴的實踐數據。機器學習賦能階段標志著安全智能體技術從規則驅動向數據驅動的關鍵轉型。隨著監督學習和無監督學習算法的廣泛應用，安全檢測范式開始由特征匹配轉向模式識別，顯著提升了威脅檢測的智能化水平。這一時期的技術演進呈現出明顯的階段性特征：初期主要采用隨機森林、支持向量機等傳統機器學習算法處理結構化的信息安全數

8、據；隨著計算能力的提升和數據量的積累，深度學習技術逐步滲透，特別是循環神經網絡在時序日志分析和周期性任務領域、卷積神經網絡在圖像化識別等領域的應用，推動了檢測精度的進一步提升。技術發展路徑呈現出從淺層模型到深層網絡、從單一算法到集成模型的演變趨勢，使得安全智能體能夠處理更復雜的多維度威脅。這一階段的安全智能體在生產實踐中的結果明確表明深度學習在顯著提升了模型表現力的同時，也面臨可解釋性不足、訓練數據需求量大等挑戰，促使業界探索遷移學習等優化方案。技術進步使得此階段的安全智能體從簡單的規則執行升級為具備初步分析決策能力的系統，為后續大模型時代的智能化發展奠定了技術基礎，同時也推動了安全運營從人工

9、主導向人機協同的轉型。以“智能驅動”為象征的智能化躍遷期是安全智能體技術發展的最新階段，其核心特征是大模型技術與多模態數據分析的深度融合，推動安全運營從輔助決策向自主決策演進。這一時期的技術突破主要體現在三個方面。首先，基于各種新型神經網絡架構的預訓練大模型開始廣泛應用于安全領域，通過海量威脅情報和攻擊案例的訓練，使系統具備了語義理解和推理能力，能夠處理復雜的上下文關聯分析；其次，多模態數據處理技術日趨成熟，實現了對文本日志、網絡流量、系統行為等多源異構數據的統一特征學習，構建起更全面的安全態勢感知能力；最后，知識圖譜技術的深度整合使得安發展歷程安全智能體發展綜述0506安全智能體發展綜述02

10、 發展歷程 產業與技術現狀 國外發展現狀成熟度模型評價研究報告全智能體能夠建立攻擊技戰術之間的語義關聯，顯著提升了威脅狩獵和攻擊鏈分析的效率。在技術實現層面，這一階段呈現出幾個重要趨勢：模型架構從專用小模型向通用大模型過渡，通過提示詞工程和微調實現跨場景適配；推理方式從批處理向實時流式處理演進，結合邊緣計算技術實現低延遲響應；系統架構從孤立部署向云端協同進化，支持分布式安全智能體的協同運作。這些技術進步使得現代安全智能體能夠實現端到端的自動化運營閉環，包括威脅檢測、分析、響應和修復的全流程自主處理。同時此類基于大模型的安全智能體，正在改變網絡安全領域傳統的人機交互模式，通過自然語言接口使安全分

11、析師能夠以對話的方式完成復雜查詢和處置操作，大幅降低了使用門檻。這些實踐表明，智能化躍遷期的安全智能體已開始重塑網絡安全運營的整體范式。同時，安全智能體已在智慧安防領域展現出顯著的市場價值和應用潛力。作為現代網絡安全體系的核心組件，安全智能體通過分布式架構實現邊緣計算的能力，在本地完成復雜的威脅檢測與分析任務，不僅大幅提升了安全運營的智能化水平，更通過實時響應機制顯著強化了整體防護效能。這種技術演進使得安全智能體能夠在不影響系統性能的前提下，提供持續穩定的安全防護能力，充分滿足各行業對網絡安全的高標準要求。智能化躍遷期的安全智能體已完全具備在生產環境大規模部署的條件。其技術成熟度、系統穩定性和

12、防護有效性均已達到較高水準，能夠滿足金融、政務、能源等關鍵領域對網絡安全的嚴格要求。大量實踐案例證明，現代安全智能體不僅能夠有效抵御各類網絡威脅，還能顯著提升安全運營效率，是構建新一代網絡安全防御體系的核心組件。隨著技術的持續優化和應用場景的不斷拓展，安全智能體將在網絡安全領域發揮更加重要的作用。智能體技術的發展方向正逐步從以大語言模型為核心的“問答式”交互，邁向具備自主感知、規劃與執行能力的“自動化”智能體系統。這一轉變的技術路徑，主要依托于大模型與工具調度系統的協作，輔以智能體框架的模塊化設計，將各類技術和工具有機融合、高效調度，實現針對不同專業任務的智能體。技術框架層面，采用以LangC

13、hain為代表的智能體編程框架，結合大模型技術和大量的安全數據，構建了起了支持感知、認知、行動和記憶的完整閉環，使得智能體能夠在復雜任務中實現多步驟的自主決策與執行。以Dify為代表的低代碼智能體開發平臺已經進入面向用戶的使用階段，用戶可根據需求，通過簡單組合已有代碼塊快速創造智能體來實現簡單的業務需求。目前，國內眾多企業也在積極探索適合自身業務需求的智能體框架。例如安恒信息的恒腦智能體開發平臺，該平臺基于安恒自研安全垂域大模型和海量的安全數據，實現了多智能體網絡安全智能化防護。用戶可以通過零代碼或低代碼的方式，快速構建符合特定安全場景的智能體。通過額外集成多種工具和插件，可以構建具備多步驟任

14、務處理能力的復雜智能體，實現威脅自動化處理生成日志的全新工作流程。字節跳動的Coze低代碼智能體開發平臺也在推動智能體從簡單的對話交互向更復雜產業與技術現狀的任務執行演進，顯著提升了安全運營的效率和響應能力?？傮w而言，智能體的發展正朝著“自主處理，高效響應”的方向邁進，技術路徑日益清晰，產業應用逐步落地，為各行各業的網絡安全數字化轉型提供了有力支撐。中國安全智能體產業鏈已形成完整的“基礎設施層-技術層-應用層”三層架構體系，各層分工明確，且層與層間協同發展態勢顯著。在基礎設施層，國產AI芯片算力突破100TOPS級和GPU集群規模擴大，憑借自主研發的神經網絡處理器和計算架構，為智能體提供高性能

15、算力支撐。同時，云計算服務商構建了分布式訓練平臺和彈性推理框架，有效降低了智能體的部署門檻，為規?；渴饎撛炝擞欣麠l件。在技術層，整體呈現出模型與數據并重的發展態勢，頭部企業持續加大研發投入，聚焦垂直領域算法創新，在威脅檢測領域研發出基于時空特征分析的動態行為模型，在異常識別方向探索多模態融合的檢測技術。同時，頭部企業帶頭運營開源社區和產業聯盟促進技術成果共享，加強技術團隊之間的交流，加快技術與產品的迭代速度。在應用層，整體呈現出多元化發展態勢，在各垂直領域取得顯著進展，推動了多模態融合技術深度發展，展現出良好的商業化前景，形成了具備各行業特色的最佳實踐方案。安全智能體作為自動化網絡安全運維的

16、核心驅動力，通過集成大模型、動態任務規劃模塊、長期記憶模塊和大量標準化安全工具接口，實現了從被動響應到主動防御的轉變。新型智能系統通過引入安全智能體，將安全專家的實戰經驗與大模型的推理能力相結合，顯著提升了安全運營的智能化水平，為各行業提供了更高效、更可靠的安全保障方案。中國目前的安全智能體的技術路線經過長期的發展和探索，形式基本已經固定，并形成了成熟的開發、部署和維護流程。其技術路線可概括為針對特定安全場景開發定制化模型，通過深度優化算法架構和特征工程來滿足垂直領域網絡數據相關的安全漏洞、惡意攻擊精準檢測等需求，并在此基礎上，保證數據安全和隱私，保護用戶和企業的敏感數據。在針對場景的定制化方

17、面，通過構建包含漏洞庫、攻擊模式等專業語料的安全知識圖譜，通過微調和提示工程實現跨領域知識遷移，使基礎大模型快速適配各類網絡和數據安全場景，擁有安全智能體應具備的精準識別安全問題、迅速解決安全問題的能力。同時大量采用模型量化和知識蒸餾技術降低推理資源消耗，確保在邊緣設備的部署、運行和推理效率。在保持檢測精度的同時將推理延遲控制在業務可接受范圍內，使得安全智能體能夠更好地適應不同規模的部署環境，從云端到邊緣端實現全業務場景的覆蓋。在數據安全技術方面，隱私計算與動態防護技術的融合成為重要趨勢，采用聯邦學習（Federated Learning）技術，支持多方數據協同分析而不暴露原始數據，采用動態數

18、據脫敏技術實現了對敏感信息的實時保護，二者共同解決了數據要素流通中的合規問題。安全智能體在以上兩方面的演進都注重了與生產環境的適配性，充分考慮了網絡架構和數據特點，通過持續優化算法表現、降低算力消耗、優化智能體自身的安全性來提升實用價值與穩定性。在技術快速演進的同時，當前安全智能體的發展也面臨兩個關鍵性挑戰：一方面，智能體的高速發展導致應用層面的技術體系異質化，亟待建立統一的智能體標準協調體系，包括接口規范、數據格式和評估指標等，以實現不同解決方案的互聯互通；另一方面，隨著智能體自主決策能力的提升，其行為可解釋性和決策可靠性問題日益凸顯，需要構建完善的智能體風險評估體系，涵蓋對抗樣本檢測、決策

19、溯源和異常行為監控等維度。這些標準體系的建設將成為保障安全智能體規?；瘧玫闹匾A。當前安全智能體技術已全面進入規?；涞貞秒A段，以應對日益復雜的網絡安全挑戰，并在應用中不斷的探尋新的發展方向與優化方法。技術發展的趨勢也已從單一算法創新轉向系統工程優化，更加注重在實際業務場景中的穩定性和易用性表現。其成熟度和可靠性已通過各行業實際部署得到充分驗證?，F階段的安全智能體產品完全具備商業化應用條件，具有扎實的產業鏈基礎和成熟的技術路線，能夠有效支撐企業級網絡安全運營需求。這標志著安全智能體已突破技術驗證期，進入穩定應用和持續發展的階段。安全智能體發展綜述0708成熟度模型評價研究報告國外發展現狀

20、當前全球安全智能體技術發展呈現明顯的梯隊化特征。以美國為代表的領先國家已進入自適應安全體系深度發展階段，其頭部廠商通過持續創新保持技術領先優勢。主要聚焦于安全智能體行為建模、動態響應、持續學習與環境適應等關鍵能力上，尤其強調智能體的自主感知、自主決策與自主進化特征。領先廠商通過引入意圖識別、行為預測、風險自我感知等機制，使安全智能體具備安全行為能力，能夠在復雜多變的網絡環境中實現主動防御與精細化響應，從而提升整體安全體系的智能化水平與靈活性。技術追隨者主要分布在歐洲和亞太地區，如英國Darktrace等專注于AI安全的公司。此類廠商正加速推進安全智能體的商業化落地。部分廠商在開源基礎上進行場景

21、化改良，以適配特定行業需求。這類解決方案雖然在技術創新性上稍遜，但具有部署門檻低、見效快的特點，在中端市場具有較強的競爭力。整體而言，國外安全智能體技術已形成較完整的產學研生態，頭部廠商通過專利布局構建技術壁壘，學術機構則在前沿算法研究方面提供持續支持，這種協同創新模式有效推動了技術的快速迭代。值得注意的是，各技術陣營都在加大對大模型安全應用的投入，致力于安全智能體的發展與更新，守護網絡和數據安全。在安全智能體領域，全球領先的科技企業正推動場景化解決方案的深度融合與規?；涞?，逐步重塑網絡安全的運營模式與防御體系。其中，美國微軟推出的Security Copilot是其將生成式人工智能技術應用

22、于安全領域的重要實踐。該系統基于微軟與OpenAI合作開發的大語言模型，能夠通過自然語言接口接收安全分析人員的查詢請求，并在幾秒鐘內生成威脅分析、攻擊路徑推演、日志摘要以及事件響應建議等內容。Security Copilot集成了微軟安全生態中的多項產品，并利用其龐大的全球威脅情報網絡，為用戶提供上下文豐富、動態更新的分析視角。此外，該系統還能自動記錄操作流程和分析結果，便于后續審計與團隊協作，顯著提高了安全運營中心的響應效率與知識留存能力。與微軟并駕齊驅的谷歌，在安全智能體方面則依托其Chronicle安全運營平臺，構建了一個高度可擴展的威脅檢測與響應體系。該平臺利用谷歌在大數據處理與云計算

23、方面的優勢，支持對海量日志數據進行高效采集、索引與存儲，并通過通用惡意軟件規則語言規則、行為分析引擎以及基于機器學習的模型進行實時威脅識別。Chronicle安全運營平臺特別強調上下文關聯分析，能夠自動將跨時空的安全事件聚合成統一的攻擊畫像，幫助分析人員迅速厘清威脅本質與攻擊鏈條。此外，該平臺的自動化調查與響應機制可觸發預設劇本，實現如封禁IP、隔離主機、通知相關人員等處置動作，有效縮短了平均檢測與響應時間。在歐洲地區，來自英國的Darktrace企業免疫系統提供了一種獨特的“免疫系統式”網絡防御模型。該系統基于自主研發的無監督機器學習算法，在部署后無需預設規則，即可通過分析網絡中每個實體（用

24、戶、設備、應用等）的行為模式建立動態“數字抗體”。一旦系統發現偏離基線的異常行為（如非常規登錄、數據外傳、異常通信模式等），便會發出告警或自動進行干預。Darktrace還配備了自動響應模塊，能夠在不影響業務連續性的前提下智能執行微隔離、連接中斷或限速等應急措施。其背后的核心技術包括基于貝葉斯概率建模的異常檢測、實時流數據分析和進化學習算法，適用于金融、電信、制造等多行業的復雜網絡環境。在亞太地區，日本NEC株式會社在網絡安全與數據安全領域展現了深厚的技術積淀與場景化落地能力。NEC通過將人工智能技術與其長期積累的安全通信、加密算法和身份認證技術相結合，構建了一整套面向政府機構、關鍵基礎設施和

25、企業客戶的綜合安全解決方案。其策略為：將安全智能體嵌入網絡與數據安全的核心場景，使得安全智能平臺能夠對企業內部的網絡流量、終端行為、訪問控制等進行多維度監控，借助深度學習算法實時識別異常通信行為與潛在的數據泄漏風險。當前全球安全智能體技術已進入成熟應用期，呈現出從技術探索向規?；虡I落地的重要轉變。從北美到歐洲再到亞太地區，領先科技企業紛紛將安全智能體作為其網絡安全戰略的核心組成部分，這種產業共識的形成標志著該技術已通過市場驗證，進入穩定發展階段。不同區域的解決方案雖各有側重，但都展現出工程化落地的共同特征：經過多年實際場景的持續優化，在算法可靠性、系統穩定性和運營效率方面均已達到企業級應用標

26、準。值得關注的是，安全智能體技術正在全球范圍內加速滲透各行業網絡安全體系，這種趨勢不僅體現在頭部科技企業的戰略布局上，更反映在中大型組織日益增長的采購需求中。市場反饋表明，經過實踐檢驗的安全智能體解決方案能夠顯著提升安全運營水平，同時降低人力成本，這種可量化的價值主張正在持續推動用戶決策。隨著技術標準化程度的提升和成功案例的積累，早期市場存在的觀望情緒已逐步消解，安全智能體正成為現代網絡安全架構中不可或缺的標準組件。各行業組織現在完全可以基于成熟的評估框架，選擇、部署、實施適合自身需求的安全智能體解決方案，以應對日益復雜的網絡安全挑戰。安全智能體發展綜述0910成熟度模型評價研究報告代碼識別與

27、開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成

28、、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，

29、而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、

30、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智

31、能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高

32、。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。智能體成熟度評價體系是一個多維度、系統化的評估框架，旨在全面衡量智能體在技術能力、應用價值兩個核心維度的發展水平。該體系通過構建三級指標魔方模型，突出智能體從技術研發到實際落地的全生命周期管理。在技術領域，重點評估其感知、規劃、決策等基礎能力，以及安全防護、多模態交互等進階能力，體現技術完備性與可靠性；在應用領域，聚焦價值創造、行業覆蓋與

33、標準化貢獻，衡量其對行業效率提升與社會效益的推動作用；在服務運維能力方面，則關注定制化擴展、運維保障及國產化適配等持續服務能力，確保智能體的長期穩定運行。該體系通過量化指標與定性分析結合，為企業優化智能體研發方向、制定行業標準提供科學依據，同時推動智能體向更安全、更智能、更適配的方向演進。安全智能體成熟度評價體系安全智能體成熟度魔方框架1112安全智能體成熟度魔方框架03 安全智能體成熟度評價體系 評價方法 評價對象 評價結果 結果解讀技術領域成熟度評價應用領域成熟度評價成熟度模型評價研究報告技術架構安全能力深度推理多模態泛連接指令遵從性長短期記憶環境兼容性通用能力行業應用價值貢獻&創造服務運

34、維能力模型定制化擴展運維服務培訓服務國產設備兼容知識安全隔離行業貢獻度典型案例 解決方案覆蓋 數據安全訪問應用安全防護不合規內容生成防護感知能力規劃能力決策能力反思能力執行能力營收貢獻度社會影響力創新價值技術架構安全智能體技術架構評價指標主要包括對工具和環境數據采集與識別的感知能力、對復雜任務分解及資源分配的規劃能力、基于規則或機器學習的實時決策能力、通過結果反饋優化執行策略的反思能力以及對軟硬件系統的實際執行能力。其中，技術架構是智能體的核心基礎，其完備性直接決定任務執行效率與可靠性，感知與規劃能力保障任務可行性，決策與反思能力提升智能化水平，執行能力實現價值轉化，共同構成技術成熟度的基石。

35、通用能力安全智能體通用能力評價指標主要包括多步驟邏輯推導與工作流拆解的深度推理能力、對文本（圖像、視頻）等異構數據的多模態融合處理能力、通過標準化接口（API、MCP、A2A協議）集成外部系統的泛連接能力、抑制模型幻覺和嚴格遵循用戶指令的指令遵從性能力以及上下文理解與個性化服務支持的長短期記憶能力。其中，通用能力體現智能體的智能化程度與交互靈活性，深度推理與多模態能力擴展應用場景，泛連接與指令遵從性保障跨系統協作的穩定性，長短期記憶則優化用戶體驗與服務的持續性。安全能力安全智能體安全能力評價指標主要包括基于RBAC模型資源訪問權限控制的知識安全隔離能力、靜態（加密存儲）與動態（傳輸加密）數據雙

36、重防護的數據安全訪問能力、基礎設施（如API、WEB應用）的應用安全防護能力以及對惡意輸入檢測與合規輸出保障的不合規內容防護能力。安全能力是智能體可信度的核心保障，知識隔離與數據安全訪問防范數據泄漏風險，應用安全防護降低系統被攻擊可能，不合規內容防護確保輸出內容合法合規，共同構建智能體的安全壁壘。價值貢獻與創造安全智能體價值貢獻與創造評價指標主要包括成本節約和利潤增長的營收貢獻度能力、就業帶動和提升公眾信任度的社會影響能力以及研發投入和發布專利的創新價值能力。價值貢獻與創造是智能體技術落地的內核驅動力，直接體現其經濟與社會效益，經濟價值驗證技術落地的可行性，創新價值則彰顯其對產業變革的推動作用

37、，兩者共同支撐技術從試點到規?；茝V的長期生命力。行業應用安全智能體行業應用評價指標主要包括智能體覆蓋的行業解決方案廣度（如金融、制造、醫療、教育等領域的垂直場景覆蓋能力）、入選國家級、省級示范案例的數量及應用效果、主導或參與編制行業標準和白皮書的行業貢獻度。行業應用是智能體價值落地的關鍵指標，反映其在實際業務場景中的適配性與推廣潛力，解決方案覆蓋廣度體現技術通用性，典型案例的示范性則驗證其可復制性，通過主導或參與行業標準制定推動行業標準化進程，加速智能體規?；瘧寐涞?。服務運維能力安全智能體服務運維能力評價指標主要包括：針對行業需求領域知識增強與合規性的模型定制化擴展能力，智能體運行監控、故

38、障排查與修復效率的運維服務能力，用戶操作培訓體系與知識轉移的培訓服務能力，對國產化軟硬件（如芯片、操作系統）適配的國產設備兼容能力。服務運維能力決定智能體的可持續性與生態擴展性，定制化擴展滿足差異化需求，運維與培訓服務保障用戶粘性，國產化兼容則響應政策導向，增強市場競爭力。代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API

39、經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過

40、自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置

41、任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防

42、護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點

43、行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。指標描述智能體具備感知各類工具能力智能體具備復雜任務規劃

44、、拆解能力智能體具備決策能力智能體可基于任務結果，反思執行規程，優化決策過程，實現后續任務質量提升智能體具備操作現實軟硬件產品能力智能體具備深度推理、工作流程拆解、階段執行、反思等能力智能體具備理解文本、圖片、視頻等多模態能力智能體具備通過API接口、MCP、A2A協議感知外部工具、系統或引擎能力智能體具備模型幻覺抑制及良好的指令遵從性智能體具備上下文識別、長短期記憶能力，可基于歷史數據提供個性化服務智能體具備與現有IT信息基礎設施的兼容能力智能體具備安全知識隔離能力，基于RBAC模型控制資源訪問智能體可采用對稱/非對稱加密技術實現靜態與動態數據雙重保護智能體所依賴的基礎設施如WEB應用、AP

45、I接口、MCP服務安全能力智能體針對提示詞注入攻擊檢測能力，以及保障輸出內容不包含違法、不良信息能力包括成本節約、利潤等包括帶動就業、提升公眾信任度等包括研發投入比、專利數量等包括覆蓋的各類行業方案入選國家級、省級示范案例、應用效果明顯的案例主導或參與編制行業標準、白皮書等，以及標準化產品推廣應用針對具體行業提供領域知識增強與合規性定制確保智能體服務運行正常保障用戶快速掌握操作技能國產化軟硬件環境適配一級指標 技術領域應用領域三級指標感知能力規劃能力決策能力反思能力執行能力深度推理多模態泛連接指令遵從性長短期記憶環境兼容性知識安全隔離數據安全訪問應用安全防護不合規內容生成防護營收貢獻度社會影響

46、力創新價值解決方案覆蓋典型案例行業貢獻度模型定制化擴展運維服務培訓服務國產設備兼容二級指標技術架構通用能力安全能力價值貢獻&創造行業應用服務運維能力安全智能體成熟度魔方框架1314表1：安全智能體成熟度評價體系表成熟度模型評價研究報告安全智能體成熟度評價體系基于對安全智能體發展內涵的把握，兼顧科學性、綜合性、客觀性、可比性和數據可獲取性等評價原則，圍繞技術領域和應用領域2個一級指標，技術架構、通用能力等6個二級指標，感知能力、規劃能力等25個三級指標開展評價，最終將安全智能體評價結果分為啟航、發展、成熟三個能級。啟航安全智能體綜合評分75分。處于啟航能級的安全智能體開始起步，并逐步具備一定的通

47、用能力和安全能力。發展安全智能體綜合評分7585分。發展能級中的安全智能體已具備一定的技術能力、通用能力和安全能力，正在各個行業領域逐步形成一定的影響力。成熟安全智能體綜合評分85分。成熟能級中的安全智能體不僅具有相對成熟的技術架構、通用能力和安全能力，且在自身行業領域已形成一定應用規模，為企業提供了較好的創新價值和營收貢獻，服務運維相對到位。為規避過于重視主觀經驗而忽視數據的客觀統計差異，以及過于依賴數理統計方法而忽視指標對于安全智能體研發的重要性等弊端，研究采用綜合賦權法確定各項指標的權重。第一步：構建決策矩陣。列出所有備選方案及其對應的評價指標，形成決策矩陣。n為評價對象，m個評價指標的

48、標準化矩陣為：第二步：確定理想方案和負理想方案。定義最優方案和最劣方案分別為Z+和Z-：第三步：計算各方案與理想解和負理想解的距離。定義第i(i=1,2,n)個評價對象與最優方案的距離為：第四步：根據相對接近度對各方案進行排序，從而選擇出最佳方案。為規避過于重視主觀經驗而忽視數據的客觀統計差異，以及過于依賴數理統計方法而忽視指標對于安全智能體研發重要性的弊端，本研究采用綜合賦權法來確定各項指標的權重。其中，使用層次分析法進行經驗賦權，使用熵值賦權法進行基于統計學原理的客觀賦權，使用綜合賦權法進行最終指標權值的確定。一、層次分析法層次分析法是一種用于解決復雜決策問題的定量與定性相結合的分析方法，

49、廣泛應用于各類領域的決策支持。其主要通過建立層次結構模型，將復雜問題分解為多個層次，從而幫助決策者進行系統分析。針對本研究，使用層次分析法確定指標權重，步驟如下：第一步，建立層次結構模型。以安全智能體成熟度評價指標權重設置為決策目標，6個二級指標為準則層要素，25個三級指標為方案層要素。第二步，設計編寫并發放問卷。根據第一步所建模型設計10道表格判斷題，判斷一級指標相互之間、二級指標相互之間的相對重要性，其重要程度用19的分值來進行量化，邀請相關領域專家填寫問卷并回收數據。第三步，實證分析。輸入數據、計算判斷矩陣并調整一致性，經過算術平均后得到主觀權重。二、熵值賦權法熵權法是根據各個指標的變異

50、程度，利用信息熵計算出各指標的熵權，通過熵權對各個指標的權重進行修正后得出指標權重。熵權法是目前運用較廣泛的綜合評價方法，其評價結果主要依據數據本身的客觀信息，規避主觀因素的影響，權重的確定較為科學精準。其基本步驟如下：與最劣方案的距離為：則第i個評價對象未歸一化的得分為：其中0S_i1，且S_i越大說明評價對象越接近最優水平。代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安

51、全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文

52、檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組

53、件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護

54、能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟

55、安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。

56、第一步：為避免原始數據量綱和數量級差異造成的偏誤，提升數據可比性與結論可靠性，用極值法對數據進行標準化，得到：評價方法安全智能體成熟度魔方框架1516成熟度模型評價研究報告評價對象此次評價對象為恒腦安全智能體開發平臺中的500多個安全智能體，并持續吸納新的智能體。安全智能體評價對象按照功能用途大致分為安全分析與運維、代碼識別與開發、文檔分析與處理、綜合助手4類，其中安全分析與運維智能體涵蓋情報搜集、安全告警分析、漏洞管理、日志解讀等運維場景，提供風險研判與處置支持；代碼識別與開發智能體支持代碼編寫、編譯、轉化及SQL優化，包含反詐與滲透測試等專項開發輔助；文檔處理智能體實現報告自動生成、報文解

57、析、敏感信息識別等文檔全流程處理；綜合助手智能體主要作為開發和運維助手進行相關輔助性工作。最終，在恒腦安全智能體開發平臺上500多個安全智能體中，遴選出了60個成熟安全智能體。第四步：根據相對接近度對各方案進行排序，從而選擇出最佳方案。為規避過于重視主觀經驗而忽視數據的客觀統計差異，以及過于依賴數理統計方法而忽視指標對于安全智能體研發重要性的弊端，本研究采用綜合賦權法來確定各項指標的權重。其中，使用層次分析法進行經驗賦權，使用熵值賦權法進行基于統計學原理的客觀賦權，使用綜合賦權法進行最終指標權值的確定。一、層次分析法層次分析法是一種用于解決復雜決策問題的定量與定性相結合的分析方法，廣泛應用于各

58、類領域的決策支持。其主要通過建立層次結構模型，將復雜問題分解為多個層次，從而幫助決策者進行系統分析。針對本研究，使用層次分析法確定指標權重，步驟如下：第一步，建立層次結構模型。以安全智能體成熟度評價指標權重設置為決策目標，6個二級指標為準則層要素，25個三級指標為方案層要素。第二步，設計編寫并發放問卷。根據第一步所建模型設計10道表格判斷題，判斷一級指標相互之間、二級指標相互之間的相對重要性，其重要程度用19的分值來進行量化，邀請相關領域專家填寫問卷并回收數據。第三步，實證分析。輸入數據、計算判斷矩陣并調整一致性，經過算術平均后得到主觀權重。二、熵值賦權法熵權法是根據各個指標的變異程度，利用信

59、息熵計算出各指標的熵權，通過熵權對各個指標的權重進行修正后得出指標權重。熵權法是目前運用較廣泛的綜合評價方法，其評價結果主要依據數據本身的客觀信息，規避主觀因素的影響，權重的確定較為科學精準。其基本步驟如下：其中，Xij表示第i個安全智能體第j項指標，Xmax與Xmin分別表示第j項指標的最大值與最小值。第二步：計算第i個安全智能體第j項指標占所有j指標數據的權重Pij：三、綜合賦權法層次分析法：是一種主觀賦權法，依賴于專家的經驗和判斷，通過構建成對比較矩陣，反映各指標之間的相對重要性。層次分析法在面對復雜決策問題時可以很好地將專家的經驗和主觀判斷量化，但存在一定的主觀性。熵值法：是一種客觀賦

60、權法，基于指標數據的離散程度進行賦權。熵值越小，說明數據的離散程度越高，信息量越大，權重也相應較高。熵值法可以減少主觀因素的影響，但可能忽視某些關鍵領域的專家知識。綜合賦權法通過結合這兩種方法的結果，能夠平衡主觀賦權的經驗性和客觀賦權的科學性，實現優勢互補。將層次分析法和熵值法所得權重集成形成最終權重。第三步：計算第j個指標的信息熵Ej：其中0Ej1，Ej越大，表示第j項指標的信息越少。第四步：計算第j個指標的信息效用值Dj：Dj越大，表示第j項指標的信息越少，第j項指標越重要。第五步：計算第j項指標的權重Wj：代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體

61、通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、

62、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，

63、更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知

64、識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新

65、與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服

66、務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。第一步：為避免原始數據量綱和數量級差異造成的偏誤，提升數據可比性與結論可靠性，用極值法對數據進行標準化，得到：安全智能體成熟度魔方框架1718評價結果序號12345678910111213141516安全智能體分類安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安

67、全分析與運維安全分析與運維表2：成熟能級安全智能體安全智能體名稱API接口風險研判智能體API接口行為風險研判智能體IOC拓線分析智能體安全情報分析智能體報文研判智能體代碼風險審計智能體釣魚郵件識別智能體惡意IOC查詢智能體惡意腳本分析智能體惡意樣本分析智能體封禁任務構建智能體告警降噪智能體告警推理解析智能體告警研判智能體漏洞查詢智能體漏洞鏈解析智能體成熟度模型評價研究報告結果解讀成熟安全智能體中安全分析與運維類智能體占比最高安全分析與運維類智能體占比最高，達38.3%，主要源于企業對實時威脅檢測、自動化響應及合規管理的高度需求。此類智能體覆蓋漏洞管理、攻擊面分析、事件處置等核心安全場景，直接

68、支撐安全運營中心的日常運作。技術層面，其依賴成熟的機器學習、規則引擎及大數據分析，技術落地難度較低；業務層面，企業需持續應對網絡攻擊、滿足等保合規要求，驅動此類工具規?；渴?。代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發

69、展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能

70、綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，

71、兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與AP

72、I安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營

73、中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。安全智能體成熟度魔方框架1920序號17181920212223242526272829303132333435363738394041424344454

74、64748495051525354555657585960安全智能體分類安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維安全分析與運維代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發代碼識別與開發文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理文檔分析與處理綜合助手綜合助手綜合助手綜合助手綜合助手綜合助手綜合

75、助手綜合助手綜合助手綜合助手安全智能體名稱滲透測試指導智能體事件日志分析智能體事件研判智能體數據庫運維人員異常行為智能體通用行業數據分類分級智能體信息安全解決方案專家智能體API報文內容標簽提取智能體API接口打標智能體API接口聚合智能體API接口識別智能體SOAR_AIQL生成助手智能體SOAR生成助手智能體混淆代碼分析智能體慢SQL優化智能體應用SQL轉自然語言智能體中文亂碼轉換智能體安全測試報告智能體安全規則編寫智能體地方規范或標準編寫智能體釣魚郵件編寫智能體發言稿編寫智能體方案報告編寫智能體工作日報編寫智能體工作月報編寫智能體工作周報編寫智能體會議紀要編寫智能體內容改寫智能體請示編寫

76、智能體日志解讀智能體通知公告編寫智能體網絡安全事件報告智能體文檔分類分級智能體文件流轉日志分析智能體學習心得編寫智能體AiLPHA-AIQL生產助手智能體AiLPHA-產品售后助手智能體AiLPHA-產品問答助手技術AiLPHA-智能安全運營助手智能體備案和注冊信息查詢小助手智能體編碼識別及解碼智能體代碼編寫執行智能體等保測評率統計智能體反詐報案協助智能體滲透工具指導智能體智能體分類安全分析與運維代碼識別與開發文檔分析與處理綜合助手智能體數量23111610表3：成熟安全智能體分類占比智能體占比38.3%18.3%26.7%16.7%成熟度模型評價研究報告綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助

77、手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主

78、流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全

79、網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、

80、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。安全智能體成熟度魔方框架2122成熟度模型評價研究報告代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST

81、/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生

82、成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成

83、熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從

84、簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動

85、化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐

86、步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。安全運營智能化場景：海量告警智能研判安全智能體高價值場景應用2324安全智能體高價值場景應用04安全運營智能化場景：海量告警智能研判數據安全治理場景：精準數據分類分級大型賽事重保場景：多智能體協同作戰安全知識庫建設場景：私域知識智能融合釣魚郵件場景：屏蔽各類垃圾郵件和釣魚網站內容安全審核場景：打造動態多媒體內容防御中樞 安全運營智能化場景：海量告警智能研判 數據安全治理場景：精準數據分類分級 大型賽事重保場景：多智能體協同作戰 安全

87、知識庫建設場景：私域知識智能融合 釣魚郵件場景：屏蔽各類垃圾郵件和釣魚網站 內容安全審核場景：打造動態多媒體內容防御中樞背景介紹在安全運營智能化場景中，需要基于現有網絡安全系統（如NGFW、WAF、IDS/IPS、EDR等）所產生的海量離散告警信息，識別出真正有威脅、甚至已經產生損害的攻擊行為。然而由于告警信息往往缺乏統一的標準和格式，導致不同來源的告警難以自動聚合。即使通過工程化手段實現告警聚合，如何準確地識別哪些告警是同一攻擊的不同表現，哪些是獨立事件，也是一項復雜任務，需要消耗大量人力。其次，網絡安全威脅不斷演變，新的攻擊手法層出不窮。靜態的規則難以適應這種變化，而動態調整規則既需要智能

88、算法的支持，也需要持續的人工干預來優化和驗證，這導致規則庫的維護成為一大挑戰，需要投入專人維護規則庫，面對異構產品時，維護難度更大。再者，針對海量、高頻的告警信息，依賴安全運營團隊人工進行研判不僅效率低下，還容易出錯。安全分析師可能因信息過載而錯過關鍵告警，甚至因疲勞導致判斷失誤，無法保證告警能夠被及時、準確地處理至清零狀態。解決方案通過創建各類安全智能體以提升安全運營智能化程度是人工智能在安全領域的重要應用場景。告警降噪智能體可借助本地化安全運營平臺的日志匯聚成果，通過接口主動全量或增量周期性獲取告警日志。在降噪環節，先按攻擊者、受害者、告警類型及名稱聚合告警日志形成聚合組；接著，引入第三方

89、平臺的業務強相關策略，如黑名單、白名單和授權行為清單；最后，結合威脅情報碰撞攻擊者IP，將告警分別標記為“加白”、“風險”、“未知”三類，以此實現高效的告警降噪，為安全決策提供精準信息。研判分析智能體在安全運營體系中扮演著重要角色。它能全面接收來自現有安全產品的檢測結果，通過安全監測平臺匯總各類告警數據。在對告警進行深度分析時，智能體展現出強大的研判能力。它能夠精準識別攻擊行為，對攻擊類型進行細致分類，如精準區分DDoS攻擊、SQL注入攻擊等常見類型；還能深度推斷攻擊者的意圖，例如判斷攻擊者是為竊取數據、篡改信息還是破壞系統。同時，準確判斷攻擊是否成功，及時評估系統受損狀況。對于無害告警，智能

90、體能夠迅速判定為誤報，并清晰說明誤報原因，幫助用戶排除不必要的干擾。而面對有害告警，它能夠提供從專業角度出發的告警內容解讀，將復雜的技術信息轉化為通俗易懂的文字，方便用戶理解攻擊手法。此外，還會給出詳盡的防護及修復建議，助力用戶快速采取措施，降低損失、恢復系統安全。智能報告輸出智能體則負責關鍵信息整合與呈現，連接安全數據與用戶，它能通過高效收集各環節數據，如安全設備檢測、漏洞掃描、威脅情報和告警研判結果，匯聚分散信息。報告生成上，可按需定制多樣形式，為技術人員提供攻擊路徑、漏洞等技術分析報告，為管理層生成突出安全態勢、風險的匯總報告。智能體具備可視化能力，以圖表呈現數據，如趨勢圖展示安全事件頻

91、率，熱成熟度模型評價研究報告代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于

92、NLP和OCR技術，實現文檔自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助

93、等。企業需要統一入口解決復雜安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通

94、用能力基座。一是多模態感知，支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔

95、截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或

96、參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。力圖呈現風險分布，助力用戶洞察趨勢。同時，注重報告時效性與準確性，實時更新并審核數據，已集成到網絡安全運營流程中，本地或云端平臺可便捷調用，為決策提供支撐。實戰案例為了實現面向海量告警研判場景下的智能體開發，需要搭建安全智能體開發平臺，并在恒腦安全垂域大模型的協調下，通過內部接口實現與安全智能體商城和

97、情報數據更新系統的對接，通過OpenAPI標準接口或MCP協議與外部系統緊密集成。1）安全智能體開發平臺，負責設計、開發并管理各類安全智能體，這些智能體可以基于恒腦安全垂域大模型，在智能體框架下實現任務規劃、執行、反思、記憶和工具調用，從而完成具體的場景任務，如告警研判。智能體框架，其中包含記憶（長期記憶、短期記憶）、工具、行動、規劃、自我反思、鏈式思考、子目標分解和相互協作關系要素等，該框架可以表明一個智能體如何運作以及它所依賴的各種能力組件。2）安全智能體商城，允許用戶便捷地獲取最新的安全智能體和服務?？蛻艨梢愿鶕陨硇枨筮x購市場上最新的安全解決方案或升級已有服務。3）情報數據更新系統，實

98、時整合來自全球的安全威脅情報和漏洞數據庫(如CVE、CNVD和CNNVD等權威庫信息)，確保系統的告警研判與響應機制基于最新數據運作。4）外部系統對接，實現與客戶的業務系統深度融合，包括系統狀態的實時查詢、業務日志的接入分析，以及私有領域知識的整合利用，確保安全策略貼合實際業務需求，降低誤報率，提高響應效率。5）安恒情報云對接，確保系統能夠即時獲得最新的威脅情報和漏洞信息，快速響應網絡安全態勢變化，為用戶提供持續的、動態的安全防護服務。6）通過在安全智能體開發平臺中創建告警研判智能體，接收外部系統發送的待研判告警，經智能體研判后輸出真正有威脅的告警并調度安全系統進行處置從而實現告警閉環，極大提

99、高了響應效率，節省了安全運營人員投入。業務流程：1）告警收集：智能體能夠從各種安全設備和系統中收集告警信息，包括NGFW、WAF、IDS/IPS、EDR等。2）告警分析：基于大語言模型的深度理解能力，智能體能夠分析告警的詳細信息，包括告警類型、來源、時間、影響范圍等，以理解告警的上下文。3）告警聚合：智能體能夠識別出重復或相關的告警，將它們聚合為一個事件，減少告警噪音，提高告警的可讀性和可操作性。4）優先級排序：智能體能夠評估聚合后告警的嚴重性和緊急性，自動對告警進行優先級排序，確保高風險事件得到優先處理。5）智能決策：智能體能夠基于告警的上下文和歷史數據，自主決定采取何種響應措施，以最小化事

100、件影響。6）持續學習與優化：智能體通過持續學習，不斷優化告警分析模型、聚合算法和響應策略，提高處理效率和準確性。安全智能體高價值場景應用2526圖1：安全智能體開發平臺圖2：告警研判智能體業務流程圖圖3：告警研判智能體實戰截圖海量告警安全監測平臺要素內容核心推理引擎專家反饋經驗報文惡意判斷，攻擊成功判定，攻擊意圖分類，攻擊載荷解讀恒腦安全垂域大模型請求方法請求路徑內容類型業務類型機器標識請求頭告警報文請求要素報文分析插件安全分析插件安全知識庫安全運營經驗漏洞知識庫研判結論整編安全設備/探針研判處置聯動客戶價值智能聚合告警主動攻擊告警運用AI大模型技術，實現每天百萬級告警的自動研判與分析；實現0

101、day等未知和新型的威脅檢測。針對主動惡意攻擊告警，具備強報文特征、payload數據，需逐條研判，不能聚合。例如web攻擊類告警、sql注入類告警等。針對批量攻擊、弱特征告警等，依照行為邏輯、時序進行聚合研判，智能識別主體意圖。例如威脅情報類告警、掃描類告警等。恒腦安全垂域大模型系統安全智能體開發平臺客戶安全資源安全日志庫安全插件情報數據更新子系統安全智能體商城安恒情報云客戶業務系統智能體市場狀態查詢接口業務日志庫恒腦安全垂域大模型告警降噪智能體告警研判智能體API安全智能體其他智能體智能體框架規劃執行反思記憶工具私域知識庫開發者中心實時威脅情報庫實時漏洞庫智能體管理 成熟度模型評價研究報告

102、代碼識別與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔

103、自動化生成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜

104、安全需求，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，

105、支持文本、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。

106、成熟安全智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業

107、貢獻度較高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。數據安全治理場景：精準數據分類分級安全智能體高價值場景應用27281）客戶安全運營降本增效告警研判智能體在具體實踐上，以運營商告警研判場景為例，當前主要依靠特征識別+人工研判的方式處理每日海量告警，而告警研判智能體基于現場實測，準確度達到高級安全專家水平，性能120萬條/天（3張英偉達A100顯卡）是人工（20人團隊）的100倍

108、。通過自動化告警研判、事件調查和處置響應，顯著減少對人力的依賴，降低企業的人力成本50%以上。同時，告警研判智能體能夠7*24小時不間斷工作，事件響應效率由數小時提升到秒級，減少因安全事件導致的業務中斷和經濟損失。某制造企業告警研判，采用6張英偉達L20顯卡實測，性能可達每天45萬，節省安全運營人員5人，極大降低了安全運營成本。2）當前安全資源充分利用，保護現有投資告警研判智能體能夠通過API或SDK等方式，靈活接入現有安全設備、工具或系統，目前已可100%接入等保、關基投入的全部安全軟硬件，確保關鍵資產得到優先防護，同時提升現有安全投資效益。智能體應用于網絡安全行業的進一步發展和應用，可以有

109、效降低MSS安全運營托管的成本，從而促使企業從采購安全產品向購買安全服務方向過渡，從而減少硬件資源投入和使用，推動綠色安全和可持續IT實踐。3）推動網絡安全產業進步面向海量告警研判場景下的智能體應用成果，改變了安全產業現有產品交付模式：從當前的安全能力 安全產品 安全服務，演進到安全能力 安全服務的方式交付，加快了最新技術的落地應用，也促使安全廠家將自身核心能力做深做強。改變專家經驗傳承模式：安全專家的方法論和最佳實踐可以通過智能體承載并不斷進化，緩解國內安全人才短缺現狀。加快網絡安全研究成果轉化革新周期：從傳統的研究 設計 開發 測試 發布需要3個月，現可通過智能體編排壓縮到3-5周，極大降

110、低客戶獲得安全的成本。安全運營成本相較傳統人工+產品模式降低50%，客戶可以以更低成本獲得安全保障，以更好地投入數字化轉型、創造更大收益。背景介紹數據分類分級是確保數據安全和業務連續性的基石，它為數據生命周期防護提供了堅實的保障。隨著信息技術的發展，各類組織和企業積累了海量的數據，其中包含了大量的敏感信息，如個人隱私、商業機密、國家重要數據等。對這些數據進行有效的分類分級管理，對于保護數據安全、合規運營以及促進數據的合理利用具有重要意義。當前數據分類分級主要依賴于具有較深行業背景知識的專業人員進行處理，人員消耗極大，而大模型憑借特征提取、文本理解、規則匹配、遷移學習等方面的能力，能夠應用于數據

111、分類分級，可以極大提升效率，經實際場景測試，效率提升在百倍，準確度基本與專業人員一致。解決方案智能體能夠通過多層神經網絡自動從大量文本、數據、圖像或視頻等復雜數據中學習到豐富的特征表示，這些特征可以幫助系統理解不同類型數據的語義內容和潛在敏感性，從而準確地對數據進行分類和分級。對于包含敏感信息的文本數據，智能體可以利用預訓練的語言模型進行細粒度的理解，結合特定領域的規則庫和政策要求，檢測出涉及個人隱私、商業秘密或其他需要保護的信息，并據此進行分類。同時利用在大規模通用數據上預先訓練好的模型，將其遷移至特定數據分類任務，可以快速達到較高的分類準確性，減少針對特定領域數據分類問題的訓練成本。相較于

112、傳統基于規則的方法，智能體能更靈活地處理復雜的分類場景，顯著提高數據分類的準確性和全面性，實現數據分類的自動化，降低人力成本和錯誤率，尤其在大數據環境下效果明顯。實戰案例安恒信息數據分類分級智能體運用先進的恒腦大模型推理技術，首先深入分析表名、表注釋、字段名、字段注釋以及字段樣例等關鍵信息，精準推斷字段的潛在含義。隨后，在既定的分類分級框架內，結合字段含義，數據示例以及分類層級信息，通過多輪細致匹配，智能體能夠篩選出最適宜的分類結果，確保數據得到恰當的保護和合規管理。這一過程不僅提高了分類分級的準確性和效率，還體現了智能體在理解和處理復雜數據時的卓越能力。效果總結成熟度模型評價研究報告代碼識別

113、與開發類安全智能體重點聚焦漏洞預防和開發效率提升代碼識別與開發類安全智能體通過靜態代碼分析（AST/SAST）、NLP（API文檔生成）和深度學習（混淆代碼還原）實現漏洞預防與開發效率提升。典型功能包括慢SQL優化、SOAR_AIQL生成、惡意腳本分析等。開發安全運維一體化理念普及推動“安全嵌入開發流程”，同時API經濟爆發式增長催生接口安全審計需求，后期應當進一步發展AI輔助編碼和開發安全運維一體化全鏈路集成發展，例如通過大模型生成安全代碼片段，或與CI/CD流水線深度耦合實現自動化修復。文檔分析與處理覆蓋各類安全報告和工作日志文檔分析與處理安全智能體基于NLP和OCR技術，實現文檔自動化生

114、成、合規性檢查與敏感信息識別。典型功能包括安全測試報告編寫、釣魚郵件生成、等保測評統計、工作日志生成等。文檔分析與處理安全智能體數量排名第2則源于企業數字化文檔激增導致人工處理效率瓶頸，疊加數據安全法等法規對數據披露合規性的嚴格要求。文檔分析與處理持續向多模態文檔處理（如圖文混合輸入）和AI生成對抗樣本演進，例如通過自然語言指令生成定制化安全方案，或訓練紅隊對抗攻擊的釣魚郵件模板。綜合助手類安全智能體持續協同賦能綜合助手類安全智能體以多模態交互和RPA為核心，整合威脅情報、知識圖譜與自動化流程，提供跨領域支持。典型功能包括備案信息查詢、產品問答、反詐報案協助等。企業需要統一入口解決復雜安全需求

115、，而綜合助手則降低了多任務集成的開發成本，同時優化多輪對話的意圖識別精度，更新企業級動態知識庫。成熟安全智能體突出全棧式智能體架構成熟安全智能體大多采用全棧式模塊化架構，深度融合感知、決策、執行三大核心模塊，支持云原生與混合部署模式。一是通過微服務架構實現功能組件的靈活組合，可快速適配不同規模的安全場景需求；二是內置任務編排引擎，支持多維度策略的并行執行與優先級動態調整；三是提供標準化API接口與標準化插件框架，兼容主流安全設備與國產化軟硬件生態。成熟安全智能體具備多模態交互與深度推理驅動智能化決策的通用能力成熟安全智能體以多模態交互與深度推理為核心，構建通用能力基座。一是多模態感知，支持文本

116、、日志、流量、圖像等多源異構數據的統一解析與關聯分析；二是智能決策，融合知識圖譜與強化學習，實現從簡單任務到復雜策略的自主決策閉環；三是持續進化，通過長短期記憶機制與對抗訓練，動態優化模型性能，任務執行準確率提升30%以上。成熟安全智能體具備全鏈路數據與業務防護能力成熟安全智能體以零信任安全架構為基石，構建多重安全防護體系。一是采用國密算法與動態脫敏技術，實現數據全生命周期加密保護；二是內置Web應用防火墻與API安全網關，抵御OWASP TOP10威脅；三是自動生成符合數據安全法等保2.0的審計日志，支持自動化合規檢查；四是基于威脅情報的實時防御策略，可攔截99%以上的新型攻擊行為。成熟安全

117、智能體實現降本增效與創新驅動成熟安全智能體通過技術賦能與生態共建，實現創新與社會價值突破。一是自動化處置流程使安全運營效率大幅提升，持續降低人力成本；二是研發投入比較大，創新能力較強；三是支撐各類安全攻防演練活動，護航關鍵信息基礎設施安全，助力數字經濟發展。成熟安全智能體深度適配主要安全應用場景成熟安全智能體聚焦重點行業深度適配，覆蓋主要安全典型應用場景。例如實現交易反欺詐與合規審計的智能聯動、構建城市級安全運營中心、保障工業互聯網協議安全與物聯網終端防護、守護醫療數據隱私與業務連續性、構建校園網絡安全防護與教育數字化安全基線等。同時累計輸出多項專利，主導或參與編制國家級技術標準，行業貢獻度較

118、高。成熟安全智能體提供全生命周期運維保障成熟安全智能體提供全周期運維保障服務，實現敏捷響應。一是逐步實現通過數字孿生技術實現故障秒級定位與自愈；二是提供行業知識庫增強與國產化環境適配服務；三是聯合合作伙伴構建“智能體+專家”的聯合運維模式，服務響應時效大幅提升。效果總結安全智能體高價值場景應用2930數據分類分級的應用場景廣泛，涉及企業數據資產的梳理、敏感數據的識別與保護、數據安全策略的制定與執行以及數據安全合規性的管理。在企業數據安全建設中，它幫助企業識別和分類數據資產，制定相應的數據管控策略，實施有效的數據保護措施，并全景展示數據安全態勢，從而持續運營改進。此外，數據分類分級還支持云端數據

119、資產的管理和監管機構對大數據企業/單位進行綜合數據安全風險評估，確保數據全生命周期的安全。圖5：數據分類分級智能體實戰截圖AI大模型具有強大的自動化處理能力，能自動識別和分類大量數據，無需人工干預，無論是結構化數據還是非結構化數據都能快速而準確地進行處理，大大提高了數據安全分類分級的效率。相比傳統方法，基于大模型賦大型賽事重保場景：多智能體協同作戰背景介紹隨著信息技術的飛速發展，重大活動的網絡安全面臨著前所未有的挑戰。傳統的網絡安全保障方式高度依賴人工，在應對大規模、高強度的網絡攻擊時，存在成本高、效率低、響應慢等問題。例如，在場館安全檢查中，傳統方案需要安全專家耗費大量時間和人力進行訪談、數

120、據調研、資產搜集等工作，僅現狀梳理就可能耗時3-5天，制定安全檢查計劃更是需要30天，人工檢查每個系統耗時3小時，人工總結及整改意見輸出還需要2小時/系統，整體耗時長、人力成本高，且難以應對復雜多變的攻擊態勢。解決方案通過構建多安全智能體組成的智能體族，全面實現重大活動網絡安全保障的解決方案。1）構建多個專業智能體基于通用安全能力框架，創建多個智能體構成的智能體族，多個智能體相互配合，形成檢測和業務連續性管理能力，變被動為主動，最終達成自適應的安全能力。圖4：分類分級智能體業務流程圖表名分類分級結果字段含義解釋分類結果依據字段含義推理推理加速技術框架遵循技術框架多輪匹配結構化數據分類分級智能體

121、恒腦安全垂域大模型最優分類結果表注釋字段名字段注釋字段樣例.一級分類二級分類三級分類數據示例數據級別.分類分級框架信息分類分級元數據信息成熟度模型評價研究報告能實現分類分級工作的提質增效，大模型在接受充分訓練后，可以具備專業工程師的分類分級能力，從而將大量重復工作交給AI來自動完成，實現人力成本與實踐成本的節約。其自動化程度高，可實現20倍以上的日均分類分級效率的提升，單日分類分級字段量可以達到萬條量級以上。同時，AI大模型能夠在海量數據中識別出細微的模式和關系，實現高精度的數據安全分類分級，結果更加一致和可靠，避免了人為因素帶來的誤差。并且AI模型可以不斷學習和優化，隨著數據量和復雜度的增加

122、，其準確性和效果也會不斷提升。初次掃描過程中，可以達到 90%以上的識別率和媲美人工的準確率，其結果還可以反向賦能數據治理，提供完整分類分級研判依據等相關素材，對字段含義進行詳細注釋和解讀，為后續數據分析與數據治理工作提供有力支持。按安恒恒腦Deepseek安全垂域一體機標準版算力，單套系統每天可分類分級 2 萬左右的字段，實施效率提升至 30 倍，平均準確率 90%，識別率 100%。開發風險識別智能體，負責對網絡環境進行實時監測，包括但不限于網絡流量、系統日志、用戶行為等。對監測數據進行初步分析和篩選，及時發現異常行為和潛在威脅，并將相關信息傳遞給其他智能體。開發安全檢測智能體，收集并整合

123、來自外部威脅情報源的信息，如網絡安全廠商發布的漏洞信息、惡意IP地址列表、惡意軟件樣本等。結合內部監測數據，對威脅情報進行分析和評估，確定其與當前網絡環境的相關性和可信度，為其他智能體提供決策支持。開發安全防御智能體，根據安全情報分析智能體和惡意樣本分析智能體提供的信息，動態調整安全防護策略。例如，防火墻規則的更新、入侵防御系統的簽名庫更新、防病毒軟件的特征碼更新等。同時，對已知的攻擊行為進行主動攔截和阻斷，防止其對網絡系統造成損害。開發安全響應智能體，在檢測到安全事件后，迅速啟動應急響應流程。根據預定義的響應策略和實時情況，采取相應的措施，如隔離受感染的系統、阻斷攻擊源、收集證據等。同時，與

124、其他智能體協同工作，確保響應措施的有效性和及時性。2）建立智能體族的協同工作機制建立高效、安全的信息共享平臺，使各個智能體能夠及時、準確地共享監測數據、威脅情報、防護策略等信息。采用標準化的通信協議和數據格式，確保智能體之間的信息交互順暢。根據重大活動的網絡安全保障需求，定義各個智能體在不同階段的任務和職責。通過流程編排工具，將各個智能體的操作步驟進行有序組合，形成完整的安全保障流程。例如，風險識別智能體檢測到網絡攻擊風險時，進一步將信息傳遞給安全檢測智能體，后者評估攻擊的性質和嚴重程度后，通知安全防御智能體采取相應的防護措施，同時安全響應智能體啟動應急響應流程。實現智能體之間的決策協商機制，

125、當多個智能體對同一安全事件產生不同的判斷或建議時，能夠通過一定的規則和算法進行綜合評估和決策。3）智能體族的能力提升與優化各個智能體應具備持續學習的能力，能夠根據不斷變化的網絡環境和攻擊手段，自動更新和完善自身的知識庫和策略模型。例如，通過機器學習算法對新型攻擊樣本進行分析和學習，優化威脅檢測和分類的準確性；根據歷史事件的處理經驗，改進應急響應流程和防護策略。對智能體族的性能進行持續監測和優化，確保其在重大活動期間能夠高效運行。合理分配計算、存儲、網絡等資源，根據智能體的任務負載和優先級進行動態調整。例如，對資源需求較大的安全監測和分析任務進行分布式處理，提高系統的整體性能和響應速度。4）與現

126、有安全措施的融合將智能體族與防火墻、入侵檢測系統、防病毒軟件等傳統安全技術和設備進行深度融合。智能體可以通過與這些設備的API接口進行交互，獲取其監測數據和日志信息，同時也將自身的分析結果和決策建議反饋給這些設備，實現協同防御。例如，安全防護智能體可以根據威脅情報分析智能體的建議，動態調整防火墻的訪問控制規則，阻止惡意IP地址的訪問請求。將智能體族納入到重大活動的整體安全管理體系中，與人員管理、制度建設、應急預案等安全管理措施相結合。智能體族為安全管理體系提供技術支持和數據依據，安全管理體系則為智能體族的運行提供保障和指導。例如，通過智能體族的監測和分析結果，及時發現潛在的安全風險，為應急預案

127、的制定和完善提供參考；同時，安全管理制度規定了智能體族的使用和管理規范，確保其合法、合規地運行。1）場館側應用場館安全檢查助手智能體：在賽事前，場館安全保障人員借助該助手可快速掌握場館業務系統的安全基線偏差問題，并根據建議進行整改。它基于體育場館信息管理規范等要求，自動輸出場館安全檢查計劃，由安全專家二次審核后，協助安全專家開展安全檢查，大大縮短了檢查時間，從傳統人工的3小時/系統縮短至1小時/系統，報告生成也從2小時/系統縮短至15分鐘/系統。數據安全風險評估智能體：針對亞冬會業務系統繁多、數據流轉復雜等特點，該智能體可快速分析各系統數據安全情況，形成風險評估報告，為保障人員提供整改依據。避

128、免了傳統人工評估耗時長、全面性和深入性難以保障的問題，僅需2小時/系統即可完成風險識別及分析，整改意見輸出也僅需15分鐘/系統。異常行為分析智能體：針對場館主機設備數量多、地域分布分散等難點，該智能體自動采集異常主機信息，快速匹配異常行為，并自動生成分析報告。將傳統人工采集、分析的5小時/系統縮短至23分鐘/系統，大大提升了排查效率。惡意文件分析智能體：在亞冬計時計分系統等場景中，該智能體可自動化采集可疑文件樣本，通過沙箱和威脅情報對接實戰案例以2025年哈爾濱亞洲冬季運動會網絡安全重保為例，這是一場規模創亞冬歷史之最的體育盛會，參賽國家和地區數量、運動員人數均達新高。在如此復雜的環境下，網絡

129、攻擊呈現出明顯的智能化、自動化和多維度化趨勢。攻擊者利用生成式AI技術生成高度逼真的釣魚郵件、虛假新聞和社交媒體內容，甚至模仿特定人員語言風格，攻擊效率大幅提升，且攻擊手段日趨復雜，如自動化滲透、深度偽造、自適應惡意代碼等多技術融合的攻擊模式不斷涌現。傳統的網絡安全保障方式高度依賴人工，在應對大規模、高強度的網絡攻擊時，存在成本高、效率低、響應慢等問題。智能體緊密圍繞賽事安保的各個環節，提供了全方位、智能化的安全保障解決方案，其核心在于多個智能體的深度應用，基于2023年亞運會重保經驗總結的“三側一鏈”安全運營體系，將城市側、賽事側、場館側、供應鏈等各項網絡安全保障工作“串連”起來，助力網絡安

130、保全流程實現提質增效。亞冬小恒智聊智能體安全情報分析智能體惡意文件分析智能體人員通過智能體問答方式獲取相關知識，查詢所需內容惡意IOC查詢智能體智能體自動完成IOC查詢，人員研判智能體已完成樣本采集和分析研判，人員審核結果智能體完成外部信息收集和報告編制，人員進行審核發布異常行為分析智能體惡意IOC拓線智能體場館安全風險分析智能體AI告警研判智能體智能體自動完成每日報告生成，人員審核發布人員進行結果審核，智能體完成數據采集、行為分析和報告編制人員進行結果審核，智能體完成數據采集智能體完成情報拓線，人員審核場館安全檢查助手數據安全風險評估智能體賽事安保業務流程人員收集信息和審核報告，智能體完成合

131、規性和安全性評估智能體完成調研數據歸總、分析和報告編制，人員審核運行計劃設計安全檢查評估場館安全保障全場景和專項演練信息化封網運行賽事保障值守設備運維和巡檢日志告警分析威脅分析研判應急響應處置每日報告編制技術資產恢復賽后工作總結安全智能體高價值場景應用31 32圖6：亞冬安保十大智能體成熟度模型評價研究報告效果總結進行分析，并自動生成報告，避免了人工采集、分析的繁瑣流程，將樣本分析時間從10分鐘縮短至10秒鐘，報告編制也從1小時縮短至3分鐘。2）賽事側應用安全情報分析智能體：亞冬會期間專項安全情報小組通過該智能體收集內外部安全情報，快速評估其可信度和相關性，并將可靠情報共享給場館、賽事和城市側

132、安全負責人，實現協同作戰。相比傳統人工查詢、分析情報的方式，情報收集時間從平均20分鐘縮短至5秒鐘，情報分析時間從單條5分鐘縮短至1分鐘。AI告警研判智能體：與網絡安全監測平臺結合，助力場館及賽事側安全專家在百萬告警中快速挖掘真實攻擊意圖。通過告警降噪聚焦威脅告警，降低了人員投入，極大提升研判效率，使安全專家能夠更高效地應對海量告警信息。惡意IOC查詢&拓線智能體：當保障人員發現可疑IP時，該智能體可快速查詢威脅情報并完成關聯分析，提取關鍵要素轉化為自然語言形成查詢簡報。對于關聯家族IOC查詢，也能自動挖掘關聯信息并生成拓線情報報告，避免了傳統人工查詢分析的復雜和耗時，提高了研判的準確性和效率

133、。3）城市側應用場館安全風險分析智能體：保障人員可借助該智能體每日高效便捷生成場館重保運營日報，節省人力成本。它自動聚合安全告警，分析并輸出報告，將傳統人工收集、分析、編撰報告的3小時流程縮短至11分鐘，大大提升了日報生成的及時性和準確性，確保安全運維保障工作更有針對性和時效性。4）通用應用亞冬小恒智聊智能體：場館及賽事側保障人員可通過自然語言對話調用其他網絡安全運營智能體，快速完成日常網絡安全運營工作。它基于豐富的網絡架構文檔、應急預案等知識庫，為保障人員提供專業化解答，提升了工作效率，自上線以來保障人員累計使用提問達174832次，日常工作效率提升2倍。1）保障成果顯著在哈爾濱亞冬會的網絡

134、安全保障任務中，智能體助力實現了零網絡故障、零要客投訴、零網信安全事件的出色成績，成功守護了這場精彩絕倫的“冰雪嘉年華”，再次續寫了安恒信息在重大活動保障中的輝煌戰績。2）效率大幅提升通過智能化方案替代傳統人工密集型工作，大幅減少了安全專家在重復性、繁瑣性工作上的時間投入。例如在數據安全風險評估中，傳統方案需要1人/天完成評估依據拆解，而智能體僅需1小時；在惡意文件分析中，傳統方案樣本分析耗時10分鐘，智能體僅需10秒鐘。在多個環節顯著縮短了工作時間，提高了工作效率。如場館安全檢查的報告生成從傳統人工的2小時/系統縮短至15分鐘/系統；安全情報分析中的情報收集時間從20分鐘縮短至5秒鐘。3）保

135、障質量提高累計攔截180萬余次攻擊，通過智能體快速研判，實現95%的攻擊處于資產收集階段即成功監測并完成阻斷，大幅提升了攻擊攔截的精準度和及時性。共計完成封禁動作13000余次，其中90%以上是由智能體提供建議，有效提高了威脅研判的準確性，確保了對惡意攻擊的精準打擊。4）能力全面提升能夠快速關聯多維數據，實現知己知彼，助力高級威脅發現準確率大幅提升，增強了對復雜網絡攻擊的感知和預警能力。通過智能體完成檢查、分析、研判等標準化工作，均衡了團隊參與保障人員的能力水平，避免了因人員差異導致的工作不一致問題，提升了整體保障團隊的專業性和協同性。智能體在哈爾濱亞冬會網絡安全保障中的成功應用，充分展示了其

136、在重大活動網絡安全保障場景中的強大優勢和巨大潛力。安全知識庫建設場景：私域知識智能融合背景介紹在網絡安全運營過程中，安全知識的積累、管理和應用對于提高安全運營效率和決策準確性至關重要。然而，傳統的安全知識管理方式往往存在知識分散、難以查詢、更新不及時等問題，難以滿足快速變化的網絡安全需求。因此，構建一個高效、智能的安全知識庫成為提升網絡安全防護能力的關鍵。模型知識更新需要重新使用大量數據對整個模型進行訓練，訓練一次需要海量的計算資源，如高性能的GPU集群以及高質量的訓練語料，而語料數據的采集、清洗和標注需要大量的人力和時間成本。模型知識更新依賴重訓過程，需要整理或增強預訓練語料，語料準備、標注

137、等需要大量時間，進一步采用大量GPU進行訓練，消耗大量GPU算力時間，導致模型知識更新不及時，模型針對高時效性問題幻覺嚴重。安全智能體高價值場景應用3334成熟度模型評價研究報告效果總結解決方案通過智能體對安全知識進行結構化提取與輸出，將零散的安全知識進行整合和梳理，形成有條理、易查詢的知識庫。智能體可以自動收集、整理和更新安全知識，包括安全政策、法規、標準、安全事件案例、解決方案等，并對這些知識進行分類和標注，方便用戶快速檢索和使用。同時，智能體還能根據用戶的需求和問題，提供個性化的知識推薦和解答，幫助用戶更好地理解和應用安全知識。知識圖譜是一種先進的數據組織形式，它以圖形數據庫為核心，將現

138、實世界中的實體（如人物、地點、事件、概念等）及其相互之間的復雜關系進行結構化描述和存儲。這種形式不僅能夠存儲數據本身，還能表達數據間的意義和關聯，形成一個可查詢、可推理的知識網絡。知識圖譜旨在提高信息檢索的準確性和智能化水平，支持諸如語義搜索、推薦系統、問答系統等多種應用場景，尤其在安全領域展現出獨特的價值。實戰案例在網絡安全領域，使用混合增強檢索生成（Retrieval-Augmented Generation,RAG）技術，可以有效地將實時威脅情報與客戶的私域知識結合起來，以提高威脅檢測和響應的能力。以知識圖譜和向量數據庫形式構建檢索數據庫，包括實時威脅情報、私域知識和安全知識，實時威脅情

139、報包括最新的網絡攻擊模式、漏洞信息、惡意IP地址等，這些信息通過知識圖譜的形式進行組織，以便于捕捉實體之間的關系和模式。私域知識指的是客戶特定的信息資產、歷史安全事件、內部安全策略等，安全知識指的是需要定期更新的法律法規、政策文件、監管要求等，這些知識被轉化為向量形式，并存儲在向量數據庫中，以便于快速檢索和比較。通過混合RAG技術應用，模型首先從向量數據庫中檢索相關的私域知識向量。然后，結合知識圖譜中的實時威脅情報，進行上下文增強和信息融合。進一步通過將檢索到的私域知識與實時威脅情報相結合，模型能夠構建一個豐富的上下文環境，以更好地理解和分析潛在的安全威脅。在增強的上下文中，模型生成針對性的安

140、全響應策略或報告，如入侵檢測規則、安全警報、修復建議等。通過結合實時情報、私域知識和安全知識，模型能夠更準確地識別和預測安全威脅，顯著減少了從檢測到響應的時間。適應不斷變化的網絡環境和攻擊手段，為防御提供詳細的分析報告和建議，幫助安全團隊做出更明智的決策。結合私域知識，減少了對正常行為的誤判，提高了檢測系統的可靠性。圖7：混合RAG業務流程圖圖8：會議助手截圖3536向量數據庫與知識圖譜的結合，利用向量數據庫的高效檢索能力和知識圖譜的豐富關系網絡，實現快速且深入的安全分析。提高了安全知識的利用率和傳播效率，為安全運營人員提供了更全面、準確的知識支持，有助于提升整體的安全運營水平和決策質量。引入

141、客戶私域知識補充知識庫，確保安全策略可以適配客戶業務要求，為安全運營人員在面對復雜多變的網絡安全威脅時提供了有力的智力支持。輸出應答查詢類用戶恒腦大模型輸入提示詞生成類知識圖譜向量數據庫威脅情報漏洞數據安全知識庫向量化情報數據&文本片段提示詞分析引擎向量化恒腦安全垂域大模型系統命中數據召回片段客戶私域知識其他安全數據成熟度模型評價研究報告安全智能體高價值場景應用效果總結圖9：釣魚郵件（真實案例）圖10：釣魚郵件智能體實戰截圖釣魚郵件場景：屏蔽各類垃圾郵件和釣魚網站背景介紹釣魚郵件作為網絡攻擊的常見手段，通過偽裝成可信實體，如知名企業、金融機構、政府部門等，向用戶發送欺詐性電子郵件。這些郵件旨在

142、誘使用戶泄露敏感信息，如賬號密碼、銀行卡號、身份證號碼等，或執行惡意操作，如點擊惡意鏈接、下載惡意軟件等。隨著網絡技術的發展，釣魚郵件的威脅不斷演進，從早期簡單的廣撒網式攻擊，逐漸轉變為更加精準、個性化的定向攻擊。攻擊者利用大數據分析、人工智能等技術，深入了解目標用戶的行為習慣、興趣愛好、工作生活場景等，從而制定出更具針對性的攻擊策略，大大提高了攻擊的成功率。解決方案智能體能夠對釣魚郵件進行識別和防護。它可以對發件人信息異常特征進行識別，包括域名仿冒與偽裝、異常來源特征等；對內容特征進行分析，如內嵌鏈接與二維碼異常、附件安全檢測、正文內容異常等；還可進行技術特征與行為模式分析，如郵件頭部信息核

143、查、多因素驗證機制等，以識別釣魚郵件。同時，智能體還能結合自然語言處理和機器學習技術，對郵件內容進行深入分析，提取關鍵特征，與已知的釣魚郵件模式進行比對，從而實現對釣魚郵件的精準識別和過濾。實戰案例安恒信息公司信息安全部在內部進行實戰演練時，面向全體員工發送了一封釣魚郵件，結果有大量用戶掃描釣魚郵件中二維碼，填寫個人身份信息，而部分員工使用釣魚郵件智能體進行檢測，則識別出該郵件的釣魚屬性。以下是智能體識別的詳細案例：安全智能體高價值場景應用3738有效提高了釣魚郵件的識別準確率接近100%，降低了誤判率，為用戶提供了更可靠的安全防護，減少了釣魚郵件對用戶信息和財產安全的威脅，保障了用戶的網絡安

144、全環境。成熟度模型評價研究報告效果總結安全智能體高價值場景應用3940內容安全審核場景：打造動態多媒體內容防御中樞背景介紹近年來，在全球范圍內，尤其是我國，電信網絡詐騙案件數量劇增，涉及金額龐大，對社會經濟和個人財產安全構成嚴重威脅。詐騙活動的背后已形成一套完整的“黑灰產業鏈”，包括非法獲取和販賣個人信息、提供技術支持（如木馬軟件開發、維護虛假網站）、供應通訊工具以及進行資金洗錢等多個環節，各環節相互勾結，構建成復雜精密的犯罪生態系統。詐騙團伙內部組織結構嚴密，角色分工明確且高度專業化、規?；?。盡管反詐宣傳與教育持續加強，但公眾網絡安全防范意識仍有待提升，大量用戶因缺乏安全知識或警惕性不足而成

145、為受害者。此外，色情、賭博、謠言等違規內容在網絡平臺上泛濫，其形式多樣，既有文本、圖片，也有音頻、視頻等多種多媒體形態，識別難度極高。違規內容可能隱晦、模糊，要求審核者具有深入理解才能準確判斷。雖然AI和機器學習技術在內容審核上取得了一定進展，但在面對新型、變種或深度偽裝的違規內容時，仍存在誤判和漏判的風險。解決方案用智能體的自然語言理解和意圖識別等能力特性，構建智能體來實現內容安全審核。在文本內容安全檢測方面，智能體結合關鍵詞檢測、語義理解和情感分析技術，精準過濾違規言論；在圖像視頻安全檢測方面，智能體利用計算機視覺技術和深度學習框架下的卷積神經網絡等，快速準確檢測不適當內容；在音頻內容安全

146、檢測方面，智能體采用語音轉文本技術和深度學習分析音頻信號，對音頻內容進行關鍵詞、語境和情感分析。通過這些智能體的協同工作，打造動態多媒體內容防御中樞，實現對多媒體內容的全面、高效、準確的安全審核。實戰案例微軟推出的Azure AI Content Safety 提供一系列經過訓練的AI模型，能檢測圖片或文本中與偏見、仇恨、暴力等相關的負面內容，可理解并檢測包含八種語言的圖片或文本，還為被標記內容的嚴重性進行打分，提示人工審核員哪些內容需要采取行動，相比其他同類型產品在公正性和上下文理解方面有顯著改進，但仍需依賴人工審核人員標記數據和內容。YouTube 利用先進的人工智能(AI)和機器學習算法

147、，高效地掃描并標記潛在的不當內容。這些先進的系統經過海量數據的訓練，包括用戶之前舉報的內容以及人工審核員審核的內容。這些算法可以通過分析模式、信號和關鍵詞來快速識別可能違反 YouTube 社區準則的視頻、評論或頻道。在文本審核上，智能體綜合運用關鍵詞檢測、語義理解和情感分析技術，提高了違規內容識別的準確度和效率。不僅對特定關鍵詞進行精確掃描，還能理解詞義變化和上下文情境，避免誤判，確保公正性。同時，其情感分析功能可細致挖掘文本情緒傾向，不僅能發現明顯的攻擊性言論，還能識別較為隱蔽的負面內容，有效預防和過濾網絡暴力、辱罵及煽動性言論。在圖像內容審核中，結合計算機視覺技術和深度學習框架下的卷積神

148、經網絡（CNN），智能體能快速檢測并定位色情、暴力、恐怖等不適當圖像內容。對于視頻審核，除了能識別單幀畫面中的違規元素外，還能通過3D CNN或時間序列分析理解視頻動作變化、場景轉換和內容發展趨勢，實現對動態色情、暴力行為等的高精度檢測。借助專門訓練的視頻內容深度學習模型，智能體可在視頻每一幀實時運行圖像檢測算法，結合前后幀信息追蹤潛在違規行為，并通過注意力機制聚焦關鍵片段，提高整體審核準確率和效率。在音頻內容審核領域，智能體可通過語音轉文本技術將音頻轉化為文字后，采用成熟的預訓練模型進行關鍵詞檢測、語境理解和情感分析，從而判斷音頻是否存在違規內容。此外，智能體還可直接對原始音頻信號進行深度學

149、習分析，識別出異常聲音模式如攻擊性或色情暗示的聲音元素，及時發現有害音頻信息。成熟度模型評價研究報告感知散列：YouTube 使用感知散列技術為視頻創建獨特的“指紋”，使平臺能夠檢測并阻止之前刪除的內容的重新上傳，即使視頻已被稍加修改。自然語言處理(NLP)：NLP 算法分析基于文本的內容，例如視頻標題、描述和評論，以識別潛在的仇恨言論、騷擾或其他政策違規行為。圖像和視頻分析：先進的計算機視覺算法掃描視頻幀和縮略圖以查找露骨內容，例如裸體、暴力等圖形圖像。雖然自動化系統對于大規模標記潛在問題內容至關重要，但它們并非完美無缺。誤報可能會出現，而上下文信息往往是判斷內容是否真正違反準則的關鍵。這時

150、，人工審核員就派上用場了。加速安全產業生態融合協同實現軟件交付范式根本性變革人工智能應用安全發展展望4142人工智能應用安全發展展望05 加速安全產業生態融合協同，實現軟件交付范式根本性變革 風險轉化與應用場景適配，構建“負責任的人工智能應用”安全技術不斷創新演進，從被動防御到主動免疫系統 人工智能融合發展，促進社會和諧共存人工智能的應用將使軟件的主要使用方式發生根本性變化，由傳統的用戶點擊各菜單功能操作，轉變為智能體通過MCP協議或A2A協議調度各個引擎或其他智能體來實現。這種轉變將導致軟件菜單類功能的設計思路由加法向減法轉變，最終可能僅保留必要的手工控制功能，極大地簡化用戶的操作流程，提高

151、軟件的使用效率和智能性。軟件安全行業將快速向引擎化方向發展，回歸安全能力本身。各個安全功能將被封裝成引擎，通過智能體的調度和協同工作，實現更高效、靈活的安全防護。這種方式能夠更好地應對不斷變化的安全威脅，提高安全軟件的適應性和響應速度。人工智能技術將加速安全產業生態的融合與協同。不同企業、機構之間的安全能力將通過智能體實現無縫對接和協同工作，形成一個有機的安全防護整體。例如，安全廠商與軟件開發商、硬件制造商等合作，將安全能力嵌入到產品和解決方案中，共同為用戶提供更加全面、可靠的安全防護。風險轉化與應用場景適配構建“負責任的人工智能應用”未來，行業應用將不斷完善風險分級機制，根據不同領域的特點和

152、要求，制定嚴格的風險控制標準。例如，在醫療AI領域，誤診率需控制在 0.01%以下；金融風控模型偏差率應低于 0.5%等。這些嚴格的標準將促使企業和機構更加注重人工智能應用的風險評估和管理，確保其在安全可靠的范圍內運行。自動駕駛領域將遵循預期功能安全標準，系統需實時監測多項風險參數，以確保車輛在各種復雜路況下的安全行駛。同時，AI技術還將不斷優化自動駕駛的決策算法和路徑規劃，提高駕駛的舒適性和效率。工業AI預測性維護將能夠減少 30%的設備故障率，通過實時監測設備的運行狀態，提前預測故障并進行維護，降低生產中斷的風險和維護成本。此外，電網智能診斷系統可降低 85%的停電風險，保障電力供應的穩定

153、性和可靠性。成熟度模型評價研究報告城市級 AI 應急系統將突發事件響應時間壓縮至3分鐘，實現快速的應急響應和救援指揮。無人機集群可實現災區 72 小時不間斷監測，為救援工作提供及時準確的信息支持，提高救援效率和成功率。隨著人工智能在安全領域的廣泛應用，構建完善的倫理和法律框架至關重要。政府和相關機構需要制定明確的法律法規和道德準則，規范人工智能的應用和發展，確保其符合人類的價值觀和社會利益。例如，明確規定在自動駕駛事故責任認定、醫療 AI 的診斷決策等方面的責任主體和邊界，保障用戶的合法權益和社會的公平正義。全球 AI 安全市場規模預計 2027 年將突破 650 億美元，這一龐大的市場規模將

154、吸引大量的研發投入，推動安全技術的不斷創新演進。安全技術的重點將放在對抗防御技術、隱私計算融合和自主進化能力等方面，以應對日益復雜和多變的網絡安全威脅。對抗防御技術將成為未來安全技術的重要發展方向之一。通過研究和模擬攻擊者的攻擊手段和行為模式，開發出更加有效的防御策略和算法，提高安全系統對未知威脅的檢測和防御能力。例如，利用生成對抗網絡（GAN）等技術進行對抗訓練，使安全模型能夠更好地識別和抵御惡意攻擊。隱私計算技術與安全技術的融合將進一步深化，以滿足用戶對數據隱私和安全的高要求。在數據共享和使用過程中，通過加密、匿名化、同態加密等隱私計算技術，確保數據的保密性和完整性，防止數據泄露和濫用。這

155、將為人工智能在醫療、金融等對隱私敏感領域的應用提供更強有力的保障。未來，安全技術將從傳統的被動防御向主動免疫系統轉變。借助人工智能的自我學習和進化能力，安全系統能夠實時監測和分析網絡環境中的各種行為和事件，主動識別潛在的威脅并采取相應的防御措施，如自動隔離惡意軟件、修復系統漏洞等操作，實現對安全威脅的主動防范和抵御，提高整個系統的安全性和可靠性。安全技術不斷創新演進從被動防御到主動免疫系統人工智能融合發展促進社會和諧共存人工智能也將與物聯網、區塊鏈、云計算等技術不斷融合創新，形成更強大的安全防護解決方案。例如，通過物聯網技術實現對設備和環境的實時感知，結合人工智能的分析和決策能力，及時發現和處

156、理安全威脅；利用區塊鏈技術的去中心化、不可篡改等特點，確保數據的真實性和安全性，為人工智能的安全應用提供可信的基礎。隨著人工智能在安全領域的重要性日益凸顯，對專業人才的需求也將不斷增加。高校、科研機構和企業將加大對人工智能安全相關專業的投入，加強人才培養和引進力度，通過校企合作、產學研結合等方式，培養出更多具備跨學科知識和實踐經驗的專業人才，為人工智能安全領域的發展提供有力的人才支撐。面對全球性的網絡安全威脅，國際合作與交流將變得更加重要。各國之間將加強在人工智能安全領域的信息共享、技術合作和政策協調，共同制定國際標準和規范，推動人工智能安全技術的發展和應用，構建全球人工智能安全防護體系，保障全球數字經濟的穩定發展。人工智能應用安全發展展望4344成熟度模型評價研究報告